0924 | Agents, voix et code : la semaine IA

Claire Martin: Bonjour et bienvenue, c'est Claire Martin.

Nicolas Moreau: Et Nicolas Moreau, et aujourd'hui on fait le tour d'une fournée de lancements qui ont un fil rouge assez clair : l'IA qui devient de plus en plus personnelle, puis de plus en plus autonome.

Claire Martin: Oui, on va partir de la traduction instantanée, passer par des assistants qui vous connaissent, puis des agents qui travaillent tout seuls, l'infrastructure derrière, la mesure de tout ça, et même des outils pour créateurs. On commence doucement, avec quelque chose de très concret : parler à quelqu'un dans sa langue... mais avec votre propre voix.

Nicolas Moreau: Alors Speechka, c'est le produit qui m'a le plus intrigué dans cette catégorie. L'idée : une traduction vocale en temps réel, et surtout, elle vous parle dans votre propre voix. Vous parlez français, votre interlocuteur entend votre voix qui parle sa langue. Quarante-quatre langues, une latence annoncée d'environ une seconde et demie, disponible sur macOS et Windows, avec une version navigateur gratuite.

Claire Martin: Une seconde et demie, c'est le chiffre à retenir, parce que c'est ce qui sépare un gadget d'un vrai outil de conversation. Si vous devez attendre trois secondes à chaque phrase, la conversation devient pénible. À une seconde et demie, on approche le rythme naturel d'un échange, comme avec un interprète humain qui a l'oreille rapide.

Nicolas Moreau: Et la partie « votre propre voix », c'est là où ça devient intéressant, parce que ça touche à quelque chose de plus profond. La traduction vocale existait déjà, Google et d'autres le font depuis des années. Mais c'était toujours une voix synthétique générique, pas la vôtre. Ici, ce qu'ils proposent, c'est de préserver votre identité dans la traduction, votre ton, votre manière de parler.

Claire Martin: Ce que ça change, concrètement, c'est pour qui ? Pensez aux appels avec des clients ou des collègues à l'étranger, aux équipes distribuées, aux personnes qui font du support ou de la vente à l'international. Au lieu d'apprendre la langue ou de payer un interprète, vous parlez, l'autre vous entend, dans votre voix.

Nicolas Moreau: Il faut quand même noter ce qu'on ne sait pas. La qualité réelle des voix clonées, c'est une affirmation du fabricant, pas un résultat vérifié. Et la couverture des quarante-quatre langues, c'est une chose de dire qu'elles sont supportées, c'en est une autre de savoir si elles sont toutes aussi bonnes. C'est le genre de chose qu'on ne peut juger qu'en l'essayant.

Claire Martin: Et il y a un produit qui complète bien ce tableau, dans le même espace de la traduction mais avec un angle complètement différent : Linguo Translate. Là, on n'est plus dans la voix, on est dans la traduction de texte, mais avec un choix technique intéressant.

Nicolas Moreau: Oui, Linguo Translate, c'est un traducteur qui vit dans la barre de menus de macOS. Vingt-deux langues, et le point fort : ça fonctionne hors ligne, parce que ça s'appuie sur le système de traduction d'Apple, Apple Translation. Il y a une option IA en plus si vous voulez plus de puissance, et c'est à 3,99 euros.

Claire Martin: Ce qui est fascinant, c'est la philosophie opposée. Speechka mise sur le cloud, la voix, la vitesse, l'instantané. Linguo mise sur la confidentialité, le hors-ligne, le prix modique, et le fait d'être toujours disponible dans un coin de votre écran. Deux réponses différentes au même problème : communiquer au-delà des langues.

Nicolas Moreau: Et je pense que le point commun des deux, c'est que la traduction cesse d'être une tâche, une application qu'on ouvre exprès, pour devenir un fond, quelque chose de permanent qui est là quand on en a besoin. La traduction devient instantanée et personnelle, comme on dit.

Claire Martin: Bon, et maintenant, si on pousse la logique un cran plus loin. Vous avez vu comment Speechka essaie de préserver votre voix dans une traduction ? Eh bien, il y a toute une catégorie d'outils qui essaient de préserver votre style, votre historique, vos relations, dans tout ce que vous écrivez.

Nicolas Moreau: ToneBird, justement. Un assistant de réponses IA pour Mac et Windows, dont la promesse centrale, c'est la mémoire. Il mémorise vos relations, c'est-à-dire qui vous êtes pour chaque personne, et votre ton, votre manière d'écrire. Et il travaille là où vous écrivez déjà : dans Gmail et dans Slack, sous forme de brouillons.

Claire Martin: Le détail important, et c'est là que je veux insister : l'utilisateur relit avant l'envoi. Ce n'est pas un outil qui envoie des messages tout seul. Il prépare un brouillon, qui sonne comme vous et qui tient compte de votre historique avec la personne, et c'est vous qui décidez. Vous restez la dernière ligne droite.

Nicolas Moreau: Et ça, c'est une différence philosophique avec plein d'assistants d'email qu'on a vus passer. Beaucoup promettent l'automatisation complète, la boîte de réception qui se vide toute seule. ToneBird se positionne plutôt comme un assistant qui vous connaît, mais qui vous laisse le contrôle. L'IA connaît votre style et votre historique, l'humain garde la main.

Claire Martin: C'est pour qui, ce genre d'outil ? Des gens qui écrivent beaucoup, des managers, des personnes en relation client, des freelances. Toutes les situations où la manière dont vous écrivez à quelqu'un dépend de qui c'est et de ce qu'on s'est déjà dit. C'est exactement la mémoire que ToneBird promet de gérer.

Nicolas Moreau: Le point d'interrogation évident, et il est sérieux : la confidentialité des données mémorisées. Pour qu'un assistant connaisse vos relations et votre ton, il doit apprendre énormément de choses sur vos échanges. Où ça vit, comment c'est protégé, qui y a accès... ce sont des questions ouvertes qu'il faut se poser avant de lui confier sa boîte mail.

Claire Martin: Et de l'autre côté du même fil, il y a Pactto, qui prend le même principe, la mémoire et le contexte, mais l'applique non plus à une personne seule, mais à une équipe.

Nicolas Moreau: Oui, Pactto, c'est des salles persistantes IA pour équipes créatives. Persistantes, c'est le mot clé : ce ne sont pas des conversations jetables, ce sont des espaces où le contexte se conserve. Et la fonction phare, c'est la revue vidéo qualité studio.

Claire Martin: C'est-à-dire qu'au lieu de s'échanger des liens de vidéos et des commentaires épars dans trois outils différents, l'équipe fait sa revue dans la salle, et là où ça devient vraiment intéressant : les agents IA appliquent le feedback en direct.

Nicolas Moreau: Concrètement, vous faites une remarque sur une vidéo, et l'agent la prend en compte immédiatement, dans le contexte de tout ce qui a déjà été dit dans cette salle. Plus besoin de reformuler le contexte à chaque échange, parce qu'il est conservé.

Claire Martin: Donc, si on met ToneBird et Pactto côte à côte, on voit le même mouvement dans deux directions. ToneBird, c'est l'IA qui connaît une personne, son ton, ses relations. Pactto, c'est l'IA qui connaît une équipe, son travail, son historique de décisions. Dans les deux cas, le défi est le même : mémoriser assez pour être utile, sans devenir un risque pour la vie privée.

Nicolas Moreau: Et pour que ces assistants soient vraiment bons, il faut aussi que les modèles derrière soient puissants. Et c'est justement là qu'on va aller maintenant : les modèles eux-mêmes, et les agents qui en découlent.

Claire Martin: Alors, la grande nouvelle côté modèles, c'est Claude Opus 5.5. C'est le premier modèle de la famille 5.5 d'Anthropic, et deux angles sont mis en avant : l'agentic coding, donc le code dans un contexte d'agents autonomes, et la connaissance.

Nicolas Moreau: Et le chiffre qui fait parler : 40 % moins cher qu'Opus 5. C'est énorme comme mouvement de prix. Sur ce marché, quand le fleuron d'une famille de modèles baisse de 40 %, ça change les calculs de tout le monde.

Claire Martin: Parce que le prix, ce n'est pas juste une question de budget. C'est une question de viabilité. Pendant des années, une des limites des agents autonomes, c'était le coût : si un agent tourne pendant des heures et consomme des tokens en continu, la facture explose. Un modèle 40 % moins cher, ça rend des tâches longues possibles économiquement.

Nicolas Moreau: Et justement, il y a un produit qui prend cette logique et qui la pousse à son terme : Solid. C'est une équipe issue du MIT, de Berkeley et de Waterloo, qui a levé 6 millions de dollars, et leur idée est simple à énoncer mais radicale.

Claire Martin: Vas-y, dis-la.

Nicolas Moreau: Donner aux agents IA leurs propres ordinateurs. Leurs propres comptes. Leurs propres budgets. Pour exécuter des tâches longues, de longue durée, en autonomie.

Claire Martin: Ce qui est très différent de ce qu'on connaît, hein. Jusqu'ici, l'agent IA vivait dans votre machine, votre navigateur, vos comptes, avec votre carte bancaire derrière. Solid dit : non, l'agent doit être un employé à part entière, avec son poste de travail, ses accès et son enveloppe de dépenses.

Nicolas Moreau: Et le budget, c'est le détail que je trouve le plus intéressant, parce que c'est une forme de garde-fou. Un agent qui a son propre budget ne peut pas dépasser ce que vous lui avez alloué. C'est une limite nette, compréhensible, pas une consigne vague qu'un modèle peut mal interpréter.

Claire Martin: Donc si on relie Opus 5.5 et Solid : des modèles moins chers rendent économiquement viables des agents qui tournent longtemps, et des produits comme Solid leur donnent l'environnement pour le faire. L'un rend l'autre possible.

Nicolas Moreau: Ce qu'on ne sait pas, par contre, c'est la fiabilité sur des tâches de longue durée. C'est le talon d'Achille de toute cette catégorie. Un agent qui fait bien une tâche de deux minutes, très bien. Un agent qui doit tenir une tâche de deux heures, ou de deux jours, en enchaînant des dizaines de décisions sans se tromper... c'est une tout autre affaire, et personne ne l'a vraiment prouvé encore.

Claire Martin: Et voilà exactement la transition, parce que pour que des agents autonomes marchent, il ne suffit pas d'un bon modèle et d'un ordinateur. Il leur faut de l'infrastructure : des données, de la mémoire, de la sécurité, des tests. Quatre produits dans cette fournée couvrent exactement ces quatre besoins.

Nicolas Moreau: Commençons par les données. Alexandria, de Firecrawl, c'est une bibliothèque de données pour agents IA, accessible via MCP, CLI ou API. Firecrawl est déjà connu dans l'écosystème pour l'extraction de données web, et là, ils formalisent ça en bibliothèque pour les agents.

Claire Martin: Et ils avancent un chiffre concret : plus 21 % de qualité de réponses quand l'agent s'appuie sur Alexandria. C'est le genre de mesure qui parle à quelqu'un qui construit des agents : pas « c'est mieux », mais de combien. Et pour financer ça, ils ont levé 75 millions de dollars en Série B.

Nicolas Moreau: 75 millions, ça situe l'enjeu. Ce n'est pas un projet de niche, c'est un pari que la couche données des agents va devenir massive. Deuxième brique : la mémoire. GBrain propose une mémoire partagée, en markdown, avec des comptes connectés, et l'idée forte : cette mémoire est accessible à toutes les IA.

Claire Martin: Ce qui est malin, parce que le markdown, c'est un format lisible par tout le monde, humains comme modèles. Et le fait que ce soit partagé entre plusieurs IA, ça veut dire que vous n'êtes pas enfermé : votre mémoire appartient à votre équipe, pas à un fournisseur. Côté prix, c'est 99 dollars le premier mois pour un workspace d'équipe, puis 199 dollars.

Nicolas Moreau: Troisième brique, et pas la moins importante : la sécurité. Koreshield s'attaque à un cas précis mais critique : les agents de support IA, ceux qui répondent directement à vos clients.

Claire Martin: Et c'est un cas critique, parce que dans le support, l'agent parle directement au client. S'il dit une bêtise, ou s'il révèle quelque chose qu'il ne devrait pas, c'est vous qui en portez la conséquence. Koreshield filtre trois choses : les messages des clients qui arrivent à l'agent, les contenus RAG que l'agent utilise, et les appels d'outils que l'agent déclenche.

Nicolas Moreau: Et leur approche est prudente dans le bon sens du terme : d'abord un mode détection, où le système observe et signale, et ensuite seulement le mode enforcement, où il bloque. Avec des logs pour tout tracer. C'est exactement comme ça qu'on devrait déployer une sécurité, progressivement, pas brutalement.

Claire Martin: Et la quatrième brique, celle qui risque de devenir de plus en plus centrale : les tests. Jev State prend vos conversations avec l'IA et les transforme en tests, et en code TypeScript exécutable. Export en JSON et en SKILL.md, et c'est gratuit et open source.

Nicolas Moreau: L'idée derrière, c'est de figer ce qui marche. Quand vous passez des heures à trouver le bon prompt, la bonne instruction, et que ça fonctionne, vous ne voulez pas repartir de zéro la prochaine fois. Jev State transforme ces conversations en artefacts réutilisables, en tests que vous pouvez relancer.

Claire Martin: Donc si on prend du recul : Alexandria pour les données, GBrain pour la mémoire, Koreshield pour la sécurité, Jev State pour les tests. Ensemble, ça forme la couche données-mémoire-sécurité-tests dont les agents ont besoin pour être sérieux. La vraie question, c'est laquelle de ces briques, ou quels standards, vont s'imposer. Le marché en est encore à se structurer.

Nicolas Moreau: Et une fois qu'on a construit ces agents et qu'on les a sécurisés, il reste une question embarrassante : est-ce qu'ils marchent, vraiment ? Comment mesure-t-on un agent ?

Claire Martin: C'est le rôle d'AgentScore, de Latitude. C'est open source, et il note chaque jour un agent de production sur cinq dimensions : le résultat, la fiabilité, le coût, la vitesse et la sécurité.

Nicolas Moreau: Le mot « production » est important là. Il ne s'agit pas de benchmarks de labo, avec des jeux de données propres. Il s'agit d'agents qui tournent en vrai, chez vous, tous les jours, et de savoir s'ils tiennent. Un agent peut avoir un excellent résultat mais coûter trois fois trop cher, ou être rapide mais peu fiable. Les cinq dimensions ensemble, c'est une image honnête.

Claire Martin: Et ça tombe bien, parce que la catégorie des agents autonomes qui promettent beaucoup, elle, est en pleine effervescence. Regarde le marketing. Naise AI propose des agents marketing autonomes qui exécutent les réseaux sociaux, l'influence et les relations presse, en autonomie donc, à partir de 59,90 dollars par mois.

Nicolas Moreau: Et là, il faut qu'on soit précis : Naise prétend faire économiser 40 heures par semaine et 80 % des coûts. Je dis bien « prétend ». Ce sont des chiffres du fabricant, pas des résultats vérifiés. Quarante heures par semaine, c'est pratiquement un employé à plein temps. Avant de le croire, il faudrait le voir fonctionner sur un cas réel.

Claire Martin: Et dans le même espace, RankControl, avec une approche différente : sept agents IA qui créent et publient du contenu sur votre domaine, et surtout, qui suivent les citations de votre marque dans six moteurs IA.

Nicolas Moreau: Cette partie suivi de citations, c'est très intéressant, parce que le référencement traditionnel, celui de Google, est en train d'être complété par autre chose : est-ce que ChatGPT, et les autres moteurs conversationnels, citent votre marque quand quelqu'un pose une question ? RankControl se positionne sur cette mesure, avec un plan unique et un essai de sept jours.

Claire Martin: Donc on a d'un côté des agents marketing qui promettent beaucoup, de l'autre AgentScore qui fournit une boussole pour vérifier si les agents, tous les agents, tiennent leurs promesses. Et je pense que cette combinaison va devenir la norme : à chaque agent déployé, un système de mesure qui tourne en parallèle.

Nicolas Moreau: Ce qu'on ignore toujours, c'est les performances réelles de ces agents marketing. Est-ce qu'un agent qui publie sur les réseaux produit du contenu qui marche, ou du contenu qui remplit ? La réponse est probablement entre les deux, et ça dépendra beaucoup de la qualité de la supervision humaine.

Claire Martin: On reste dans le thème des agents et de l'automatisation, mais on va changer d'angle : les créateurs. Parce qu'il y a aussi, dans cette fournée, des outils qui vont dans la direction opposée : moins d'IA, plus de précision.

Nicolas Moreau: Lightmeter, justement. Une app iOS qui combine un posemètre et une caméra film avec de vrais fichiers RAW. Et le détail qui définit tout le produit : aucun IA, aucun cloud. La caméra est gratuite, et il y a une version Plus payante.

Claire Martin: C'est presque un manifeste, à l'heure où chaque application photo essaie de coller une couche d'IA générative sur ses images. Lightmeter fait l'inverse : il s'adresse aux gens qui veulent maîtriser la prise de vue, mesurer la lumière, capturer en RAW, et garder leurs fichiers chez eux. Un contre-pied assumé des applications tout-IA.

Nicolas Moreau: Et c'est un public réel, hein. Les photographes argentiques qui shootent en numérique, les cinéastes mobiles, les puristes de la couleur. Pour eux, « pas de cloud » n'est pas un manque, c'est une fonctionnalité.

Claire Martin: Et de l'autre côté, il y a CodeSpotlight, qui sert les créateurs d'un autre type : ceux qui font des tutoriels de code et des streams. C'est un plugin pour IntelliJ IDEA, et il met en surbrillance animée le code sélectionné.

Nicolas Moreau: Ce qui paraît tout petit, comme fonctionnalité, mais qui répond à un vrai problème : quand vous regardez un tutoriel vidéo, le plus dur c'est de suivre où le présentateur en est dans le code. Une surbrillance animée, c'est le curseur visuel qui manque à toutes ces vidéos.

Claire Martin: Donc ces deux produits se rejoignent sur une idée : donner aux créateurs des outils pour capturer ou montrer avec précision, sans intermédiaire, sans cloud pour l'un, sans magie pour l'autre. Ce qui reste inconnu, c'est l'adoption et la pérennité. Ce sont des produits de niche, aussi bons soient-ils, et la question est de savoir s'ils durent.

Nicolas Moreau: Et ça m'amène tout naturellement au dernier sujet, parce que si tu es créateur, et que tu as des outils comme ceux-là, la grande question qui suit, c'est : comment monétiser ton audience ?

Claire Martin: La réponse de cette fournée, c'est Dub Program Marketplace. Une plateforme pour parcourir et candidater aux meilleurs programmes d'affiliation SaaS. Avec des noms qu'on connaît tous : Framer, Granola, Superhuman...

Nicolas Moreau: Et c'est un pont intéressant, parce que tous les produits dont on a parlé aujourd'hui, les assistants, les agents, les outils créateurs, ont besoin d'être distribués. Et l'affiliation, c'est exactement ça : les créateurs recommandent des produits à leur audience et sont rémunérés en conséquence.

Claire Martin: Le marketplace de Dub organise ce marché : d'un côté des éditeurs SaaS qui cherchent des affiliés, de l'autre des créateurs qui cherchent des programmes sérieux à recommander. Candidater, c'est le bon mot, parce que ça implique une sélection, pas juste un lien qui traîne.

Nicolas Moreau: Ce qu'on suivra avec intérêt, c'est quels programmes attirent le plus les créateurs. Est-ce que ce sont les gros noms, ou est-ce que les outils de niche, comme ceux dont on vient de parler, arrivent à constituer une base d'affiliés rentable ?

Claire Martin: Et c'est peut-être là la boucle qui se referme, Nicolas. On a commencé avec des outils pour parler aux humains, dans leur langue et dans leur voix. On est passés par des assistants qui nous connaissent, des agents qui travaillent seuls, toute l'infrastructure pour les rendre fiables, et on finit avec la manière dont tout ça se monétise.

Nicolas Moreau: Oui, et le fil rouge de la journée, si je devais le résumer en une phrase, c'est : l'IA passe du statut d'outil qu'on actionne à celui de collaborateur qu'on encadre. Et dans tous les cas, que ce soit ToneBird qui vous laisse relire avant d'envoyer, Koreshield qui observe avant de bloquer, ou Solid qui donne un budget à ses agents, la même idée revient : l'autonomie, oui, mais avec des garde-fous.

Claire Martin: C'est exactement ça. Merci d'avoir été là, on se retrouve très bientôt pour la prochaine fournée.

Nicolas Moreau: À bientôt !